La réduction de la dimensionalité (ACP et SVD) | Intelligence Artificielle 20

Les données brutes sont souvent de très grande dimension, ce qui pause toutes sortes de problèmes (dont la sur-interprétation). Pour combattre la malédiction de la dimensionalité, les chercheurs en IA ont introduit des méthodes comme l'analyse par composante principale (ACP ou PCA) et la singular value decomposition (SVD) pour extraire la sémantique de données brutes.

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Algèbre linéaire | Wandida (playlist)
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Principal Component Analysis (PCA) | Wandida
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Intuitions and Applications of Singular Value Decomposition (SVD) | Wandida
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Deux (deux ?) minutes pour l'éléphant de Fermi & Neumann | El Jj
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L'hypersphère : la sphère en quatre dimensions | Alain Bernard
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Deux (deux ?) minutes pour... le IIIe problème de Hilbert | El Jj
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The Netflix Prize (ft. Anne-Marie Kermarrec) | ZettaBytes
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When Pi is not 3.14 | PBS Infinite Series
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Eigenvectors and eigenvalues | Linear Algebra 10 | 3Blue1Brown
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Następny odcinek

S01E150 - L'IA sait-elle lire ? Intelligence Artificielle 21